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적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 ＳＲＭ의 인덕턴스프로파일의 추정방법

  • 기술번호 : KST2015154656
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 SRM(Switched Reductance Motor)의 인덕턴스 프로파일을 추정하는 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 비선형 성분 추정에 우수한 성능을 보이는 적응 뉴로퍼지시스템(ANFIS, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 사용하여 연속적인 전류 및 위치에 대하여 정확한 SRM의 인덕턴스 프로파일을 추정할 수 있는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명은 복수의 인가전류 및 회전자 위치각도를 퍼지집합으로 지정하여 타가기-수게노 형으로 이루어진 퍼지추론규칙을 복수개 형성하는 단계와, 소정의 인가전류 및 회전자 위치각도에 대하여 상기 각각의 퍼지추론규칙마다, 하이브리드 학습 알고리즘을 이용하여 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 추정하는 단계와, 적응 뉴로퍼지시스템을 구성하는 각 층의 연산 과정에 상기 추정된 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 적용하여 SRM의 인덕턴스 프로파일을 계산하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 15/00 (2006.01)
CPC G06N 5/048(2013.01)
출원번호/일자 1020030034909 (2003.05.30)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-0471650-0000 (2005.02.02)
공개번호/일자 10-2004-0103027 (2004.12.08) 문서열기
공고번호/일자 (20050314) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2003.05.30)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 차기업 대한민국 대전광역시중구
2 안태욱 대한민국 경상남도창원시
3 이영진 대한민국 부산광역시금정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박장원 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, *층~*층 (논현동, 비너스빌딩)(박장원특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2003.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2003-0195637-86
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2004.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2004.12.14 수리 (Accepted) 9-1-2004-0073500-01
4 등록결정서
Decision to grant		 2005.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2005-0029822-48
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2005.07.18 수리 (Accepted) 4-1-2005-0024313-50
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2013-0033275-90
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 인가전류 및 회전자 위치각도를 퍼지집합으로 지정하여 타가기-수게노 형으로 이루어진 퍼지추론규칙을 복수개 형성하는 단계와, 소정의 인가전류 및 회전자 위치각도에 대하여 상기 각각의 퍼지추론규칙마다, 하이브리드 학습 알고리즘을 이용하여 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 추정하는 단계와, 적응 뉴로퍼지시스템을 구성하는 각 층의 연산 과정에 상기 추정된 전건부 파라미터 및 후건부 파라미터를 적용하여 SRM의 인덕턴스 프로파일을 계산하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 하이브리드 학습 알고리즘은 정방향 패스일 때 전건부 파라미터를 고정시키고 최소자승법을 이용하여 후건부 파라미터를 추정하는 단계와, 후방향 패스일 때 후건부 파라미터를 고정시키고 기울기 강하법을 이용하여 전건부 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법
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제 1항에 있어서, 상기 퍼지집합으로 지정되는 인가전류는 SRM의 회전자와 고정자의 극호각의 조합에 따른 2
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제 1항에 있어서, 상기 인가전류에 대한 소속함수 및 상기 회전자 위치각도에 대한 소속함수는 종형의 소속함수를 사용하는 것을 특징으로 하는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법
5 4
제 1항에 있어서, 상기 인가전류에 대한 소속함수 및 상기 회전자 위치각도에 대한 소속함수는 종형의 소속함수를 사용하는 것을 특징으로 하는 적응 뉴로퍼지시스템을 이용한 SRM의 인덕턴스 프로파일의 추정방법
지정국 정보가 없습니다
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국가 R&D 정보가 없습니다.